Зображення: Nenad Stojković / Wikimedia Commons, CC BY 2.0. Джерело: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Female_doctor_in_uniform_taking_notes_and_holding_smartphone.jpg.
Лікар, який працює у невеликій лікарні з обмеженими діагностичними можливостями, зможе отримувати науково обґрунтовані відповіді на клінічні запитання за допомогою смартфона. Саме на це спрямована нова міжнародна ініціатива американських технологічних компаній Anthropic та OpenEvidence. Партнери оголосили про розширення безоплатного доступу до медичної платформи зі штучним інтелектом приблизно у 100 країнах із низьким і середнім рівнем доходу. Водночас принциповим питанням залишається здатність ШІ враховувати місцеві клінічні рекомендації, доступність медичних ресурсів і особливості систем охорони здоров’я.
Що відомо про нове партнерство
22 вересня 2026 року компанії Anthropic, розробник сімейства моделей штучного інтелекту Claude, та OpenEvidence, спеціалізована платформа для інформаційної підтримки клінічних рішень, оголосили про міжнародну співпрацю.
Як повідомило агентство Reuters, мета ініціативи — забезпечити лікарям у країнах з обмеженими ресурсами доступ до сучасної медичної інформації та інструментів штучного інтелекту.
Нова програма передбачає безоплатне використання спеціалізованої версії OpenEvidence медичними працівниками в десятках країн із низьким і середнім рівнем доходу. За інформацією компанії, загалом ініціатива охоплює приблизно 100 країн.
Технології Anthropic забезпечуватимуть роботу ШІ на серверному рівні, тоді як OpenEvidence відповідатиме за адаптацію платформи до потреб різних регіонів.
Фінансові умови співпраці компанії не розголошують.
Що таке OpenEvidence і як працює платформа
OpenEvidence — спеціалізована платформа штучного інтелекту, призначена для медичних працівників. Вона допомагає знаходити й узагальнювати інформацію з рецензованих наукових публікацій, клінічних рекомендацій та інших професійних медичних джерел.
Замість традиційного пошуку, який передбачає самостійний перегляд численних статей, лікар може сформулювати клінічне запитання природною мовою та отримати структуровану відповідь із посиланнями на використані джерела.
Важливою особливістю OpenEvidence є співпраця з провідними науковими видавництвами та професійними організаціями.
Зокрема, компанія повідомляє про контентні партнерства з The New England Journal of Medicine, JAMA, Nature, Cochrane та іншими авторитетними джерелами медичної інформації.
У серпні 2026 року OpenEvidence і видавництво Springer Nature оголосили про окрему угоду, що забезпечує доступ до рецензованого наукового контенту Springer Nature через платформу, з можливістю посилання на оригінальні публікації.
OpenEvidence уже надає безоплатний доступ верифікованим лікарям у США та Канаді. У вересні 2026 року компанія також оголосила про партнерство з канадською організацією MINC#NIMC, яке спрощує перевірку професійного статусу лікарів під час реєстрації.
Наскільки активно лікарі використовують OpenEvidence?
За словами засновника OpenEvidence Деніела Надлера (Daniel Nadler), наведеними Reuters, лише протягом серпня 2026 року американські клініцисти звернулися до платформи 42 мільйони разів.
Надлер також прогнозував, що протягом 2026 року сотні мільйонів американців отримають медичну допомогу від лікарів, які використовують OpenEvidence для підтримки клінічних рішень.
Ці показники свідчать про масштаб використання технології, однак важливо розрізняти кількість звернень до платформи та доведений вплив її застосування на результати лікування пацієнтів.
Головна особливість ініціативи — адаптація до місцевих умов
Одна з ключових проблем застосування медичного штучного інтелекту полягає в тому, що рекомендації, сформовані на основі даних із країн із високими доходами, не завжди відповідають можливостям інших систем охорони здоров’я.
Наприклад, доступність діагностичних досліджень, лікарських засобів, спеціалізованої допомоги та медичної інфраструктури може суттєво відрізнятися.
Тому Anthropic та OpenEvidence планують адаптувати нову версію платформи до регіональних умов.
За повідомленням Reuters, адаптація має враховувати:
- місцеві клінічні рекомендації та особливості поширення захворювань;
- доступність діагностичних методів і медичного обладнання;
- наявність лікарських засобів і можливості лікування;
- особливості організації медичної допомоги та інфраструктури.
Деніел Надлер наголосив, що регіональна адаптація є основним принципом розроблення платформи для країн з обмеженими ресурсами.
Водночас компанії поки не оприлюднили в повідомленні Reuters докладних результатів клінічної оцінки такої адаптації для кожної з країн, охоплених ініціативою.
Чому доступ до медичного ШІ особливо важливий для країн з обмеженими ресурсами
Проблема нерівного доступу до якісної медичної допомоги залишається глобальною.
За оцінками Всесвітньої організації охорони здоров’я, до 2030 року дефіцит працівників охорони здоров’я у світі може становити 11 мільйонів осіб. Найбільше ця проблема стосується країн із низьким і нижчим за середній рівнем доходу.
Дефіцит медичних кадрів супроводжується нерівномірним розподілом фахівців, зокрема недостатньою забезпеченістю сільських і віддалених територій.
За таких обставин швидкий доступ до сучасних клінічних рекомендацій і наукових досліджень має особливе значення.
На думку прихильників медичного ШІ, спеціалізовані інформаційні системи можуть допомогти лікарям швидше орієнтуватися у великих обсягах медичної літератури та знаходити необхідну доказову інформацію.
Додатковою перевагою може бути доступ через смартфон.
Як зазначив Деніел Надлер у коментарі Reuters, навіть у медичних установах із нестабільним електропостачанням лікарі часто мають смартфони, що створює можливість доступу до медичних знань, які раніше були переважно зосереджені у великих академічних центрах.
Водночас сама наявність цифрового інструменту не усуває дефіциту медичного персоналу, діагностичного обладнання чи лікарських засобів.
Чи можна довіряти клінічним відповідям штучного інтелекту?
Попри потенційні переваги, міжнародне впровадження генеративного ШІ в медицині потребує належної оцінки його безпеки та клінічної ефективності.
У рекомендаціях Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models ВООЗ розглядає як можливості застосування великих мультимодальних моделей у медицині, так і пов’язані з ними ризики.
Серед основних ризиків ВООЗ виокремлює:
- Неточні, неповні або хибні відповіді. Системи генеративного ШІ можуть створювати переконливу за формою, але фактично неправильну інформацію.
- Упередженість даних. Навчальні набори даних можуть недостатньо відображати особливості населення та систем охорони здоров’я різних країн.
- Надмірну довіру до автоматизованих рекомендацій. Медичні працівники можуть не помічати помилок ШІ або необґрунтовано покладатися на його висновки.
- Ризики для конфіденційності й кібербезпеки. Використання медичної інформації в цифрових системах потребує відповідних механізмів захисту.
- Невідповідність локальному клінічному контексту. Навіть коректна з погляду наукових даних відповідь може виявитися непридатною для конкретного закладу або регіону.
Ці застереження стосуються класу технологій генеративного ШІ загалом і самі собою не є результатами оцінювання безпеки конкретної платформи OpenEvidence.
У звіті Європейського регіонального бюро ВООЗ від 1 вересня 2026 року серед ключових перешкод відповідальному впровадженню ШІ в охорону здоров’я також названо фрагментованість і упередженість даних, прогалини в управлінні, невизначеність відповідальності та недостатню обізнаність щодо штучного інтелекту.
Що про обмеження платформи говорить сама OpenEvidence?
В офіційних умовах використання OpenEvidence, оновлених 17 вересня 2026 року, зазначено, що платформа призначена для медичних фахівців і надає інформацію з освітньою та довідковою метою.
Компанія прямо вказує, що її сервіси не призначені для заміни незалежного клінічного судження кваліфікованого медичного працівника, встановлення остаточного діагнозу або визначення конкретного лікування.
Відповідальність за оцінювання отриманої інформації та її використання у клінічних рішеннях залишається за медичним фахівцем.
Крім того, умови передбачають дотримання чинних вимог щодо захисту персональних даних, професійних стандартів і правил відповідного закладу охорони здоров’я.
Які питання залишаються відкритими?
Повідомлення про міжнародне партнерство засвідчує намір компаній розширити доступ до медичного ШІ, однак не містить вичерпної інформації про практичні умови роботи платформи в усіх країнах.
Зокрема, потребують уточнення строки фактичного відкриття доступу в окремих державах, порядок перевірки професійного статусу користувачів, підтримувані мови та функціональні можливості регіональних версій.
Окреме значення матимуть результати незалежного оцінювання точності відповідей, їхньої відповідності місцевим клінічним рекомендаціям і впливу використання системи на результати надання медичної допомоги.
Для українських медичних працівників також залишається відкритим питання доступності спеціалізованої міжнародної версії OpenEvidence в Україні.
Замість висновків
Міжнародна співпраця Anthropic та OpenEvidence є прикладом розширення доступу до інформаційних інструментів доказової медицини за допомогою генеративного штучного інтелекту.
Особливість ініціативи полягає не лише в безоплатному доступі для лікарів приблизно 100 країн, а й у заявленому намірі адаптувати медичні інформаційні системи до місцевих клінічних рекомендацій, структури захворюваності та ресурсних можливостей закладів охорони здоров’я.
Водночас широке використання технології не слід ототожнювати з доведеною клінічною ефективністю.
ВООЗ наголошує на необхідності незалежного оцінювання систем штучного інтелекту, забезпечення прозорості, належного захисту даних і збереження людського контролю над клінічними рішеннями.
Головний принцип залишається незмінним: штучний інтелект може допомагати лікарю знаходити та аналізувати медичні знання, але не повинен підміняти професійне клінічне судження.
Редакція MedReporter
Долучайтеся до MedReрorter у Telegram, WhatsApp та Facebook.